Efficient live video traffic detection with YOLO convolutional neural architectures - Gómez Suárez, Ricardo Alfonso; Sandoval Estupiñán, Julieth Alejandra; Mateus Abaunza, Paola Andrea (Visión electrónica, 2025)
Los avances en el campo de la visión artificial han revolucionado la capacidad de las máquinas para llevar a cabo la identificación y clasificación de objetos en tiempo real. En este estudio, se examinaron las arquitecturas de redes neuronales convolucionales YOLOv5 y YOLOv8 con el propósito de lograr una identificación precisa y eficiente de objetos en escenarios de tiempo real. Para este propósito, se creó un conjunto de datos personalizado, y se emplearon Python y OpenCV para llevar a cabo la anotación y el entrenamiento de los modelos. Los resultados evidenciaron la destacada precisión y velocidad de detección de ambos modelos, inclusive en situaciones de transmisión de vídeo en directo.